Estimation of the mean function of functional data via deep neural networks
Estimation of the mean function of functional data via deep neural networks
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通过深度神经网络估计功能数据的均值函数
DOI：
10.1002/sta4.393
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
1.7
通讯作者：
for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang, Shuoyang;Cao, Guanqun;Shang, Zuofeng;for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
在这项工作中，我们提出了一种基于深度神经网络的方法来对函数数据进行非参数回归。所提出的估计器基于具有整流器线性单元（ReLU）激活函数的稀疏连接深度神经网络。我们根据经验范数提供了所提出的深度神经网络估计器的收敛速度。通过Monte Carlo模拟研究，我们检验了所提出的方法的有限样本性能。最后，所提出的方法被应用于分析阿尔茨海默病患者的正电子发射断层扫描图像从阿尔茨海默病神经影像学倡议数据库。
In this work, we propose a deep neural networks‐based method to perform non‐parametric regression for functional data. The proposed estimators are based on sparsely connected deep neural networks with rectifier linear unit (ReLU) activation function. We provide the convergence rate of the proposed deep neural networks estimator in terms of the empirical norm. Through Monte Carlo simulation studies, we examine the finite sample performance of the proposed method. Finally, the proposed method is applied to analyse positron emission tomography images of patients with Alzheimer's disease obtained from the Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative database.
DOI：
--
发表时间：
2015-12
期刊：
J. Mach. Learn. Res.
影响因子：
--
作者：
Zuofeng Shang;Guang Cheng
通讯作者：
Zuofeng Shang;Guang Cheng
影响因子：
1.9
作者：
Yueying Wang;Guannan Wang;Li Wang;R. Ogden
通讯作者：
Yueying Wang;Guannan Wang;Li Wang;R. Ogden
DOI：
10.1214/14-aoas736
发表时间：
2014-06
期刊：
The annals of applied statistics
影响因子：
--
作者：
Wang X;Nan B;Zhu J;Koeppe R
通讯作者：
Koeppe R